Sådan bruges Qwen 2.5: En omfattende vejledning

Qwen 2.5 er opstået som en formidabel spiller i det hurtigt udviklende landskab af kunstig intelligens, og tilbyder avancerede muligheder inden for sprogforståelse, ræsonnement og kodegenerering. Denne model er udviklet af Alibaba Cloud og er designet til at konkurrere med brancheledere og levere alsidige applikationer på tværs af forskellige domæner. Denne artikel dykker ned i forviklingerne ved Qwen 2.5, udforsker dens funktioner, brug, og hvordan den kan sammenlignes med andre modeller som DeepSeek R1.

Hvad er Qwen 2.5?

Qwen 2.5 er en generel AI-sprogmodel udviklet af Alibaba Cloud. Det udmærker sig i sprogforståelse, ræsonnement og kodegenerering, og positionerer sig selv som et alsidigt kraftcenter i AI-industrien. I modsætning til modeller, der udelukkende er fokuseret på specifikke opgaver, tilbyder Qwen 2.5 avanceret ydeevne på tværs af forskellige applikationer, fra virksomhedsløsninger til forskning og udvikling. citerturn0search0

Nøglefunktioner i Qwen 2.5

1. Forbedret sprogunderstøttelse: Qwen 2.5 understøtter over 29 sprog, herunder kinesisk, engelsk, fransk, spansk, portugisisk, tysk, italiensk, russisk, japansk, koreansk, vietnamesisk, thai og arabisk.

2. Udvidet konteksthåndtering: Modellen kan behandle op til 128K tokens og generere indhold op til 8K tokens, hvilket gør den dygtig til at håndtere indhold i lang form og komplekse samtaler. citerturn0search2

3. Specialiserede varianter: Qwen 2.5 inkluderer specialiserede modeller som Qwen 2.5-Coder til kodningsopgaver og Qwen 2.5-Math til matematiske beregninger, hvilket øger dens alsidighed.

4. Forbedret datakvalitet: Modellens præ-træningsdatakvalitet er blevet væsentligt forbedret gennem datafiltrering, integration af matematiske og kodende data og brug af syntetiske data af høj kvalitet.

5. Adaptive systemprompter: Qwen 2.5 udviser forbedret tilpasningsevne til forskellige systemprompter, hvilket forbedrer dets rollespilsfunktioner og chatbot-funktionaliteter.

Hvordan bruger man Qwen 2.5?

Qwen 2.5 er en kraftfuld AI-model, der kan bruges til naturlig sprogbehandling, ræsonnement og kodegenerering. Uanset om du er udvikler, forsker eller virksomhedsejer, kan det maksimere potentialet ved at forstå, hvordan man får adgang til og integrere Qwen 2.5 effektivt.

Hvordan får man adgang til Qwen 2.5?

For at begynde at bruge Qwen 2.5 skal du have adgang til det via en af ​​de tilgængelige kanaler. Her er de vigtigste måder at få adgang på:

Alibaba Cloud API:

• Qwen 2.5 er tilgængelig via Alibaba Clouds AI-tjenester.
• Du kan tilmelde dig Alibaba Cloud og få API-legitimationsoplysninger for at bruge modellen.
• Besøg Alibaba Cloud-webstedet, og naviger til afsnittet om AI-tjenester.

Hugging Face Model Hub:

• Qwen 2.5 er hostet på Hugging Face, hvor du kan downloade eller bruge det gennem Transformers-biblioteket.
• Ideel til udviklere, der ønsker at finjustere eller køre modellen lokalt.

4. For udviklere: API-adgang

• CometAPI tilbyder en pris, der er langt lavere end den officielle pris for at hjælpe dig med at integrere qwen API (modelnavn: qwen-max;), og du vil få $1 på din konto efter registrering og login! Velkommen til at registrere og opleve CometAPI.
• CometAPI fungerer som et centraliseret knudepunkt for API'er af flere førende AI-modeller, hvilket eliminerer behovet for at engagere sig med flere API-udbydere separat.

Trin-for-trin guide: Hvordan bruger man Qwen 2.5?

Når du har adgang, skal du følge disse trin for at bruge Qwen 2.5 effektivt:

Trin 1: Få API-legitimationsoplysninger (til skyadgang)

• Log ind på din Alibaba Cloud konto.
• Naviger til AI Model Services og abonner på Qwen 2.5.
• Hent din API-nøgle fra instrumentbrættet.

Trin 2: Installer påkrævede biblioteker

For Python-brugere skal du installere de nødvendige afhængigheder:

pip install requests transformers torch

Hvis du bruger Hugging Face:

pip install transformers

Trin 3: Foretag en API-anmodning (Cloud-brug)

Brug Python til at sende en anmodning til Qwen 2.5 API:

import requests

API_KEY = "your_api_key"
URL = "https://api.alibabacloud.com/qwen"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "prompt": "Explain quantum computing in simple terms.",
    "max_tokens": 500
}

response = requests.post(URL, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

Dette script sender en anmodning til Qwen 2.5 og henter et svar.

Kører Qwen 2.5 lokalt

Hvis du bruger Hugging Face, skal du indlæse modellen som følger:

python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen-2.5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "What are the applications of artificial intelligence?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

output = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True))

Denne metode giver dig mulighed for at køre modellen på dit lokale system.

CometAPI integrerer qwen API

import requests
import json
url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completion:s"
payload = json.dumps({
"model": "qwen-max",
"messages": [
{
"role": "user"
"content": "Hello!"
],
"stream": False
headers = {
'Authorization': 'Bearer {{api-key}}',
'Content-Type': 'application/json'
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
print(response.text)

Vær sød at henvise til Qwen 2.5 Coder 32B Instruct API og Qwen 2.5 Max API for integrationsdetaljer.CometAPI har opdateret det seneste QwQ-32B API.

Udnyttelse af specialiserede modeller

1. Qwen 2.5-koder: Til kodningsopgaver tilbyder Qwen 2.5-Coder forbedrede kodegenererings- og forståelsesmuligheder, understøtter flere programmeringssprog og hjælper med opgaver som kodefuldførelse og fejlfinding.

2. Qwen 2.5-Matematik: Denne variant er skræddersyet til matematiske beregninger og giver nøjagtige løsninger på komplekse matematiske problemer, hvilket gør den værdifuld til uddannelses- og forskningsformål.

Hvordan er Qwen 2.5 sammenlignet med DeepSeek R1?

I det konkurrenceprægede AI-landskab giver sammenligning af Qwen 2.5 med modeller som DeepSeek R1 indsigt i deres respektive styrker og applikationer.

Performance benchmarks

Benchmark-tests viser, at Qwen 2.5 overgår DeepSeek R1 på flere nøgleområder:

• Arena-Hard (præference): Qwen 2.5 scorede 89.4, hvilket overgik DeepSeek R1's 85.5, hvilket indikerer en højere præference i brugerevalueringer.
• MMLU-Pro (Viden og ræsonnement): Begge modeller fungerede på samme måde, hvor Qwen 2.5 scorede 76.1 og DeepSeek R1 75.9, hvilket viste sammenlignelig viden og ræsonnement.
• GPQA-Diamond (Common Sense QA): Qwen 2.5 opnåede en score på 60.1, lidt foran DeepSeek R1's 59.1, hvilket afspejler en bedre forståelse for sund fornuft.

Specialisering og alsidighed

Mens DeepSeek R1 primært fokuserer på ræsonneringsopgaver, tilbyder Qwen 2.5 en bredere række af applikationer, herunder sprogforståelse, ræsonnement og kodegenerering. Denne alsidighed gør Qwen 2.5 velegnet til forskellige anvendelsessager, fra virksomhedsløsninger til forskning og udvikling.

2. Qwen 2.5 vs. andre AI-modeller

Konklusion

Qwen 2.5 står som en alsidig og kraftfuld AI-model, der tilbyder avancerede muligheder inden for sprogforståelse, ræsonnement og kodegenerering. Dens omfattende sprogunderstøttelse, evnen til at håndtere lange sammenhænge og specialiserede varianter som Qwen 2.5-Coder og Qwen 2.5-Math forbedrer dens anvendelighed på tværs af forskellige domæner. Sammenlignet med modeller som DeepSeek R1, demonstrerer Qwen 2.5 overlegen ydeevne i flere benchmarks, hvilket fremhæver dets potentiale som en førende AI-løsning. Ved at forstå dets funktioner og effektivt integrere det i applikationer kan brugerne udnytte det fulde potentiale af Qwen 2.5 til at opfylde deres AI-behov.